AI+为新型能源系统赋能解决方案（31页 PPT）

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AI+ 为新型能源系统赋能 2024 年 6 月 华南理工大学建筑设计研究院有限公司 莫理莉 行业报告资源群 1. 进群福利：进群即领万份行业研究、管理方案及其他 学习资源，直接打包下载 2. 每日分享： 6+ 份行业精选、 3 个行业主题 3. 报告查询：群里直接咨询，免费协助查找 4. 严禁广告：仅限行业报告交流，禁止一切无关信息 微信扫码 长期有效 专业知识社群：每月分享 8000+ 份行业研究报告、商业计 划、市场研究、企业运营及咨询管理方案等，涵盖科技、金 融、教育、互联网、房地产、生物制药、医疗健康等；已成 为投资、产业研究、企业运营、价值传播等工作助手。 知识星球 行业与管理资源 微信扫码 行研无忧 免责申明： 1. 本内容非原报告内容 ; 2. 原报告来源互联网公开数据；如侵权 请联系客服微信，第一时间清理； 3. 原报告仅限社群个人学习，如需它用 请联系版权方； 4. 如有其他疑问请联系微信。 目 录 CONTENTS 政策环境 1 现状与挑战 2 AI 的概念 3 AI 在新型能源系统中的应用 4 政策背景 1 1.1 新型能源体系相关政策 党的二十大报告指出： “深入推进能源革命，加强煤 炭清洁高效利用，加大油气资 源勘探开发和增储上产力度， 加快规划建设新型能源体系， 统筹水电开发和生态保护，积 极安全有序发展核电，加强能 源产供储销体系建设，确保能 源安全。 《 2024 年国务院政府工作报告》指出：“深入推进能源革 命，控制化石能源消费，加快建设新型能源体系。”建设新型 能源体系，不仅是应对气候变化、实现碳达峰碳中和的时代诉 求，也是确保能源安全、推动中国经济绿色发展的要求。 中央经济工作会议指出：“加快建设新型能源体系”。 2023 年，我国能源绿色发展成效显著，新增风电光伏装机突破 2 亿 千瓦、创历史新高，可再生能源装机占全球份额达 40% 左右， 贡献了新增量的约 50% ；能源综合生产能力不断增强，提前 实现“十四五”规划目标任务。 国家能源局： 2024 年，各单位要按照党中央、国务院关 于能源发展改革工作的总体部署，持续深化改革，围绕建立健 全协同保障能源安全的政策机制、构建促进能源绿色低碳转型 的体制机制、加快能源市场体系建设、完善能源监督管理体系 等方面，推出并落实好各项改革举措，加快建立适应新型能源 体系和新型电力系统的体制机制，促进能源高质量发展。 各省市近期陆续出台新型能源系统、储能、充电 桩、源网荷储互动等相关政策。 1.2 AI （人工智能）相关政策 近年来，我国“人工智能 +” 产业化进程不断加快，在制造 业、能源、交通、医疗、农业、生活服务等领域得到了较好应 用。中国信息通信研究院和赛迪研究院公布的数据显 示， 2023 年我国人工智能核心产业规模达 5784 亿元，增速 13.9% 。我国生成式人工智能的企业采用率已达 15% ，市场 规模约为 14.4 万亿元。 今年两会“新质生产力”“人工智能 +” 首次被写入政府工作 报告，此外，新型工业化、数字经济创新发展、专精特新、清 洁能源等也引发关注。《 2024 年国务院政府工作报告》：首 次提出“人工智能 +” 行动，提出“深化大数据、人工智能等研发 应用 , 开展‘人工智能 +’ 行动，打造具有国际竞争力的数字产 业集群”。 国家能源局国家能源局关于加快推进能源数字化智能化发 展的若干意见提及：聚焦原创性、引领性创新，加快人工智能、 数字孪生、物联网、区块链等数字技术在能源领域的创新应用， 推动跨学科、跨领域融合，促进创新成果的工程化、产业化， 培育数字技术与能源产业融合发展新优势。 “ 十四五”规划和 2035 年远景目标纲要：“智能”、 “智慧”相关表述达到 57 处， 人工智能为代表的新一代信 息技术，将成为我国十四五 期间推动经济高质量发展、 建设创新型国家，实现新型 工业化、信息化、城镇化和 农业现代化的重要技术保障 和核心驱动力之一。 现状与挑战 2 2.1 AI 与能源需要协调发展  AI 不仅有望帮助改进勘探、钻井和抽水技术，最重 要的是，它正在为能源行业创造一个巨大的新需求。  生成式 AI 技术需要耗费大量的电力。 OpenAI 旗下 聊天机器人 ChatGPT 每天消耗超过 50 万千瓦时的 电力，用于处理约 2 亿个用户请求，相当于美国家庭 每天用电量的 1.7 万多倍。到 2030 年， AI 消耗的 电力将超过家庭用电量。  电力是决定数据中心能否盈利的关键投入，而 AI 所 消耗的电量是惊人的。 AI 成为全球顶尖能源峰会的最大议题 2024 年 3 月，世界最大的能源峰会之一标普全球能源会议 CERAWeek 在美国德克萨斯州休斯顿举 行，来自世界各地的能源高管谈论 AI 的潜力。 2.2 高比例新能源电网现状  该市北部的能源无法在本地就地消纳，盈余电力需送往城区网区消纳。  现有输送通道已无法满足新增规模的电力输送，约有 180 万千瓦电力需新增网架解决送出需要。  该市北部能源送出通道易遭受覆冰，影响能源送出。  目前该市变电站均为综自变电站，未有智能变电站建设。城市可调节灵活资源少，系统柔性调节能力弱、智慧水平 低。 现有电网网架已经无法解决高比例新能源并网接入及能源消纳问题 2.3 新型电力系统面临挑战 国际能源署（ IEA ）指导意见  风光发电占比低于 15% 时对电网冲击较小，可直接并入。  风光发电占比在 15~25% 时需引入储能等调峰调频资源。  风光发电占比超 25% 时为保证电网稳定性，所有电厂都必须配置储能等调峰调频资源。 认识误区：  电网无限安全，可以无限信任电网，用电需求 可予取予求，光伏可随意并网。 实际情况：  在新能源发电量占比超 15%-20% 时候，电网 可能处于安全运行边界，稳定运行可能无法保 证。  电网规模越大，并网新能源规模越大，供需平 衡越难保证 ---- 源网荷储互动要求迫切。  对于生产生活的影响：被限电、弃风弃光，需 要配储、需要参与源网荷储，需要参与电力市 场。 电力系统实时平衡示意图 新型电力系统较传统电力系统变化 ：  机 械 电磁系 统 - - - - - - - - - V S - - - - 电 力 电 子 器 件  确 定 可控连 续 电 源 - - - - V S - - - - 不 确 定 强 随 机 波 动 电 源  高 转 动惯量 系 统 - - - - - - V S - - - - 弱 转 动 惯 量 系 统  高 碳 电力系 统 - - - - - - - - V S - - - - 近 零 碳 电 力 系 统 新型电力系统特征 2.4 新型能源体系的构建 我国能源低碳化发展路径将大致经历以下三个阶段  近期，以电力系统支撑新能源消纳利用为主；  中期，仅依靠电力系统消纳高比例新能源难度日益增大，需探索 电、氢、碳多元耦合发展方式；  远期，多元化路径并存，要多措并举支撑大规模新能源消纳利用， 助力循环碳经济发展。 多能流综合能源系统架构图 摘 自 中 国 电 力 科 学 研 究 院 周 孝 信 院 士 报 告 新型能源系统多种能源耦合，能源流向多样，源网荷储互动是难点 2.5 AI 是实现源网荷储互动的关键 源网荷储互动需要灵活资源的深度参与，城乡灵活资源调节潜力开发空间巨大。 可调节灵活资源将是新型能源中的宝贵资源，需要依靠 AI 手段挖掘灵活资源潜力 充电桩 50MW 超充站 1.2MW 蓄冷 10MW 其他 5MW 灵活资源预估总计 108.2MW （以某旅游度假区为 例） 电化学储能 12MW 风光发电 40MW 能源系统问题  供能与用能不匹配  供能侧具有随机性波动性  弃风弃电严重  负荷侧可调灵活资源有待挖掘  源网荷储互动通道亟待多方协同建立 某 办 公 楼 夏 至 日 光 储 充 荷 与 市 电 互 动 分 时 图 AI 的概念 3 3.1 AI 的战略地位 AI 正在推动第四次工业革命，进一步提升生产力  人工智能（ AI ， Artifi cial Intelligence ）是一门研究、开发用 于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的技 术 科学。  20 世纪 70 年代以来，人工智能被称为世界三大尖端技术之一（空间 技术、能源技术、人工智能），人工智能本质是及其对人的思维信息 过程的模拟，让它能像人一样思考。 人工智能定义 3.2 AI 的定义 中国科学院院士张钹将人工智能划分为如下 三个时代 :  第一代：以知识和经验为基础的推理模型，经实践并没有取得成功。  第二代：利用基于大数据的深度学习， 获得了意想不到的成就，但因为算法的不可解释性导致很多安全隐患。  第三代：在目前第二代人工智能的基础上，加进人 类的常识、知识，建立一个可解释的、鲁捧的人工智能理论， 发展可信、安全和可靠的人工智能技术。 3.3 AI 的发展历程 A I 模 型 可 大 致 分 为 决 策 式 / 分 析 式 。 决 策 式 A 1 : 学 习 数 据 中 的 条 件 概 率 分 布 ， 根 据 已 有 数 据 进 行 分 析 、 判 断 、 预 测 ， 主 要 应 用 模 型 有 用 于 推 荐 系 统 和 风 控 系 统 的 辅 助 决 策 、 用 于 自 动 驾 驶 和 机 器 人 的 决 策 智 能 体 。 生 成 式 A 1 : 学 习 数 据 中 的 联 合 概 率 分 布 ， 并 非 简 单 分 析 已 有 数 据 而 是 学 习 归 纳 已 有 数 据 后 进 行 演 技 创 造 ， 基 于 历 史 进 行 模 仿 式 、 缝 合 式 创 作 ， 生 成 了 全 新 的 内 容 ， 也 能 解 决 判 别 问 题 。 3.4 AI 的技术与应用领域 AI 助 力 能 源 从 智 能 走 向 智 慧 智慧城市 应用场景 集群智能（算法） 主要以集群系统协同控制算法研究为主，完成个体难以实 现的复杂任务，是能源系统算法主要发展方向。 机器学习（算法） 主要以深度学习、增强学习等算法研究为主，赋于机器自 主学习并提高性能的能力。 计算机视觉（通用技术） 包括静动态图像识别与处理等，对目标进行识别、测量及 计算，有广泛的应用场景。 语言及自然语言处理（通用技术） 包括语音识别和自然语言处理，基于数据化和框架化，研 究语言的收集、识别理解、处理等内容，涉及计算机、语 言学、逻辑学等学科。 人工智能核心技术 芯片 包括 GPU 、 FPGA 等加速硬件与神经网络芯片，为 AI 提供计算硬件。 传感器 主要对环境、动作、图像等内容进行智能感知，为人工智能的提供数据输入。 数据服务 为人工智能产业提供数据的收集、处理、交易等服务。 云计算 为人工智能开发提供云端计算资源和服务，以分布式网络为基础。 人工智能基础支撑 多导弹集群协同拦截 AI 在新型能源系统中的应用 4 4.1 新型能源体系特征及重点任务  新的能源结构，非化石能源逐步替代化石能源成为主体能源；  新的系统形态，新型电力系统、氢能“制储输用”体系、化石能源低碳零碳化利用等加快涌现；  新的产业体系，以高水平科技自立自强加快形成能源领域新质生产力；  弹性韧性的供应链，有力保障极端天气等各类条件下的用能安全；  新的治理体系，各种要素资源实现灵活高效配置。 特 征  推动能源生产消费方式加快转型。供给侧，大力发展非化石能源，推动化石能源清洁高效利用。预计新增风 电光伏装机 2 亿千瓦左右，核电新投产 4 台、装机约 500 万千瓦。需求侧，推进终端用能清洁化低碳化。例 如，加快建设充电基础设施体系，稳妥有序推进北方地区新增清洁取暖项目等。  提升能源供应链弹性韧性和安全水平。夯实煤炭煤电兜底保障作用，科学合理优化煤电布局。加大油气增储 上产，推动原油产量稳定在 2 亿吨，天然气产量进一步提高。推动能源基础设施网络建设，持续优化完善电 网主网架，推动跨省份输电通道核准建设，加快推进油气管网设施重点工程建设。强化迎峰度夏、度冬能源 电力供需预测预警，做好供能保障。  推进能源产业体系现代化。完善能源科技创新体系，加强关键核心技术和战略性前瞻性重大科技攻关。推进 新型储能试点示范，研究制定推动氢能产业发展的相关政策。拓展能源产业数字化智能化应用场景。  增强能源高质量发展动能和活力。深化电力体制改革，加强全国统一电力市场体系建设，持续提升电力市场 化交易规模和比例。推动绿证绿电、碳市场、自愿减排市场等有效衔接。推动微电网、综合能源站等能源新 模式新业态发展。积极加强能源国际合作，深入参与全球能源治理体系变革。 重 点 任 务 4.2 重点发展领域 新型能源系统中， AI 无处不在 虚拟电厂管理 4.3 能源系统架构 充电站 光伏车棚 燃气轮机 零碳园区 加氢站 构建多能协同、柔性互联、安全灵活的新型能源系统架构 采用电 - 气 - 氢 - 热 - 冷多能互补的新型能源系统，实现能源的多通道流转 4.4 基于 AI 的能源管理系统架构 智慧能源管理系统架构 不同策略下的负荷预测 结果对比 4.5 AI 用于负荷预测及管理 人工智能流程 信息输入 数据采集 传感器、仪表、历史 数据导入 数据传输 物联网、全光网 数据处理 数据降噪清洗 数据格式转化 数据存储 读懂信息 系统模型建立 有模型、无模型 数据处理算法 语音识别、图形识别、视频识别 预测算法 迁移学习、神经网络、支持向量机、深度学习、回归分析、指数平滑 决策算法 目标（经济最优、社会效益最优、发电量最优） 约束（系统规模边界、系统安稳边界） 寻优方法（商业求解器、粒子群、遗传、集群协同、博弈） 规划决策（二次规划、随机规划、鲁棒规划） 运行决策（日前、日内） 控制策略（投切） 思考（算法） 信息输出 信 息 可 视 化 负荷类型 装机规模 配电网信息 历史负荷曲线 电价信息 气候信息 环境信息 任务指令 用电预测 系统规划 系统运行 年用电量预估 年运行费用预估 年碳排量预估 设备选型 安装位置 安装容量 用电曲线日前预测 用电曲线日内预测 柔性调节潜力估计 日前用电计划 日内用电计划 日内设备柔性调节 可控负荷潜力预估 充电桩负荷预测 4.6 AI 用于可再生能源预测及管理 信息输入 信息输出 信 息 可 视 化 发电系统类型 装机规模 安装方式 安装位置 历史发电曲线 电价信息 气候信息 环境信息 任务指令 发电预测 系统规划 系统运行 年发电量预估 年运行费用预估 年碳排量预估 投资回报率 推荐安装方式 推荐安装位置 推荐安装容量 发电曲线日前预测 发电曲线日内预测 日前发电计划 日内发电计划 日内系统投切 96*3 历史功率 96*3 历史辐照度 96*2 天气标签 K-means CNN 卷积 池化 展平 relu BiLSTM Dropout层 全连接层 输出层 tanh 光伏发电预测 运行管理 光伏出力预测模型  规划配置电化学储能、蓄冷 / 蓄热等储能系 统，参与电网互动。  匹配分布式风光发电系统分区集中建设风光 装机容量 10%~30% 电化学储能。  在室外停车场试点建设工商业共享储能，避 免电动车集中充电的冲击，增加柔性调节灵 活性，与电动车、电网协同互动。  蓄冷 / 蓄热系统与园区综合能源系统规模协 调配置。 4.7 AI 用于储能规划及管理 人工智能流程 信息输入 信息输出 信 息 可 视 化 储能类型 储能造价 储能运维 源网荷信息 电价信息 环境信息 任务指令 储能规划 储能管理 储能运行 设备选型 安装位置 安装容量 储能投资回报率 储能响应潜力估算 储能响应收益测算 储能内部管理策略 日前充放电计划 日内充放电计划 分布式 BMS 基本架 构 储能与电网协同 4.8 AI 用于车网互动 有序充电 轮流充电 平行人工系统 价格响应 行程焦虑 用户对价格策 略的响应曲线 社会信息物理融合 行程开始时间 日出行里程 行程结束时间 电动汽车用户 出行概率模型 动力电池充放 电的物理模型 电池容量 充放电限制 放电成本 现实系统 行 为 分 析 模 型 驱 动 数 据 驱 动 虚实映射 人工EV对象 真 实 EV 群 体 调频容量提供 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 现实系统 聚合商 人工系统 聚合商 价格策略 计算实验 向上调频 激励 向下调频 激励 人工EV群体 频率 波动 评估分析 区域配电网 提供指导 充电桩与电网互动架构 4.9 AI 用于新能源配电系统规划调度 不同可靠性参数值下微电网网架结构 微电网综合评价指标体系层级关系图 新能源微电网规划 4.10 AI 用于新型能源微网建设 基于㶲经济学低碳园区综合能源系统建模 能源站 商场餐饮 燃气炊具 天然气输入 市电 光伏电板 太阳光 电气线路 商场中央空调 充电桩 及其他 末端小 设备 商场餐饮电炊具 冷媒管道 冷风柜 ( 商场) 盘管 ( 办公) 盘管 ( 商场) 燃气轮机 余热型溴化锂吸 收式制冷机组 天然气输入 变压器 电储能 水蓄冷 热负荷 各 种 能 量 输 入 各 种 能 量 输 出 能量与㶲传递过程示意图 建筑园区综合能源微网㶲流模型 M 能量 能量 能量 能量 IV1 P1 P2 W1 W2 Ψ 1 Ψ 2 IL IQ 汽轮机 发电机 电动机 电负荷 蒸汽压强：P1 P2 蒸汽体积流量：IV1 角速度：W1 W2 角动量流率：IL 电动势：Ψ 1Ψ 2 电流：IQ 热负荷 热交换器 IV2 P3 P4 㶲 㶲 㶲 㶲 热水压强：P3 P4 热水体积流量：IV2  不同类型的能源系统虽然有着不同的表现形式，但 它们本质上传递的都是能量，将其统称为能量网络。  不同类型的能源从物质的角度上是不能转化的，如 电荷不能转化为蒸汽等，然而从能量的角度却可以， 如电能转换为热能等。因此，能量是不同物理过程 之间相互耦合的桥梁。 4.10 AI 用于新型能源微网建设 基于㶲经济学低碳园区综合能源系统分析与评价 评价流程  与传统分摊方法相比，按能质系数分摊方法可以 反映不同种类能源㶲价值的差异；  所提基于㶲经济学的分布式供能系统统一分析模 型，可以充分考虑到网络传递中㶲损的影响，准 确计算系统各㶲流成本；  综合考虑能耗特性（㶲损、㶲效率）和经济特性 （㶲损成本、㶲经济系数），才能对系统性能提 出更全面、准确的评价，并据此改进系统性能。 4.10 AI 用于新型能源微网建设  基于㶲经济理论，采用集群协同控制思路，运用状态势博 弈算法，对综合能源系统进行运行优化，节能同时考虑节 钱，并积极参